基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群优化算法

作者：官娟; 刘国华^*; 刘天祺; 秦健; 张淼森

来源：南京信息工程大学学报(自然科学版), 2020, 12(05): 569-576.

DOI：10.13878/j.cnki.jnuist.2020.05.007

• 蚁群优化算法
• 变量相关性
• MIMIC算法
• 鲁棒主成分分析(RPCA)

为提高连续域上蚁群算法的寻优性能,降低决策变量之间的相关性,设计一种基于MIMIC算法和RPCA的连续域上蚁群优化算法.本文首先介绍连续域上的蚁群算法;然后根据一些处理多变量相关性的方法,给出有效相关性的定义;接着提出一种基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群算法;最后,通过对标准测试函数进行优化求解实验,将所得结果与连续域上的蚁群优化算法相比较,可知该算法在寻优能力和收敛性方面都有明显的提高,是一种有效的优化算法.

• 单位
  数学学院; 东南大学